SHP-1 negatively regulates neuronal survival by functioning as a TrkA phosphatase
Notice bibliographique
Résumé
Nerve growth factor (NGF) mediates the survival and differentiation of neurons by stimulating the tyrosine kinase activity of the TrkA/NGF receptor. Here, we identify SHP-1 as a phosphotyrosine phosphatase that negatively regulates TrkA. SHP-1 formed complexes with TrkA at Y490, and dephosphorylated it at Y674/675. Expression of SHP-1 in sympathetic neurons induced apoptosis and TrkA dephosphorylation. Conversely, inhibition of endogenous SHP-1 with a dominant-inhibitory mutant stimulated basal tyrosine phosphorylation of TrkA, thereby promoting NGF-independent survival and causing sustained and elevated TrkA activation in the presence of NGF. Mice lacking SHP-1 had increased numbers of sympathetic neurons during the period of naturally occurring neuronal cell death, and when cultured, these neurons survived better than wild-type neurons in the absence of NGF. These data indicate that SHP-1 can function as a TrkA phosphatase, controlling both the basal and NGF-regulated level of TrkA activity in neurons, and suggest that SHP-1 regulates neuron number during the developmental cell death period by directly regulating TrkA activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».